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Enregistrement W2891498593 · doi:10.1117/1.jatis.4.4.049002

Multiconjugate adaptive optics simulator for the Thirty Meter Telescope: design, implementation, and results

2018· preprint· en· W2891498593 sur OpenAlexafffund
Etsuko Mieda, Jean‐Pierre Véran, Matthias Rosensteiner, Paolo Turri, David R. Andersen, Glen Herriot, Olivier Lardière, P. Spanò

Notice bibliographique

RevueJournal of Astronomical Telescopes Instruments and Systems · 2018
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdaptive optics and wavefront sensing
Établissements canadiensHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoUniversiteit Leiden
Mots-clésAdaptive opticsGuide starTelescopeLaser guide starWavefrontWavefront sensorOpticsComputer sciencePhysicsFocus (optics)LaserMetreSimulationAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a multiconjugate adaptive optics (MCAO) system simulator bench, Herzberg NFIRAOS Optical Simulator (HeNOS). HeNOS is developed to validate the performance of the MCAO system for the Thirty Meter Telescope, as well as to demonstrate techniques critical for future AO developments. We focus on describing the derivations of parameters that scale the 30-m telescope AO system down to a bench experiment and explain how these parameters are practically implemented on an optical bench. While referring to other papers for details of AO technique developments using HeNOS, we introduce the functionality of HeNOS, in particular, three different single-conjugate AO modes that HeNOS currently offers: a laser guide star AO with a Shack–Hartmann wavefront sensor, a natural guide star AO with a pyramid wavefront sensor, and a laser guide star AO with a sodium spot elongation on the Shack–Hartmann corrected by a truth wavefront sensing on a natural guide star. Laser tomography AO and ultimate MCAO are being prepared to be implemented in the near future.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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